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低延迟,高性能 英特尔FPGA为大数据和人工智能加速

52RD.com 2017年9月12日 我爱研发网            参与:2人 我来说两句
  “如今我们身处的世界已经越来越智能和互联,数据中心和云将各种庞大的设备和系统、网络紧密联系在一起。这也给我们带来了很大的挑战,只有在云计算、数据中心网络的基础设施方面进行非常大的调整,才能满足大数据时代的需求和挑战,”英特尔可编程解决方案事业部FPGA软件解决方案高级总监 Bernhard Friebe如是说。
英特尔可编程解决方案事业部FPGA软件解决方案高级总监 Bernhard Friebe

  根据英特尔提供的数据显示,到2020年,自动驾驶汽车每天将产生4TB的数据,智能工厂每天要产生1PB的数据,更厉害的是,云视频提供商每天要提供750PB的视频供广大互联网用户观看。要把如此巨大的数据转化成信息,对于数据中心的云架构来说挑战是非常大的。
未来,我们将面临滚滚而来的数据

  通常,在异构计算里面我们会看到一些专用加速器,比如ASIC或者ASSP这样的专用集成电路,优势在于覆盖比较稳定。但是现在的数据中心对动态覆盖的需求越来越多,FPGA这样的通用加速器的优势就体现出来了,它能够很好地满足网络,存储以及计算方面的动态需求。

  大家都知道FPGA的意思是现场可编程门阵列,我们可以分为两方面来理解,一是现场可编程;现场可编程也就是说当加载FPGA模块时,它本身没有预定义,我们可以对它进行编程,可以任意次数地去对它进行调整和变化,因此它是一个非常灵活的概念,当数据中心出现了一些新的负载要求,新的标准或者新的需求,我们都可以实时地根据需求去定制FPGA模块。

  另一方面是门阵列;门阵列其实是一系列硬件的组合,包括DSP模块,乘法器等等,它可以用来定制实现特定的硬件应用。门阵列的一个优势就在于它可以并行,我们可以在FPGA上并行地去执行任务,这样不仅能够降低功耗,而且可以降低延迟。

  前不久,微软选择了英特尔® Stratix® 10 FPGA 作为其新的深度学习加速平台(代号为 Project Brainwave)的关键硬件加速器。这种基于 FPGA 的深度学习加速平台可以提供“实时人工智能”技术,使云基础设施能够以超低延迟来尽可能快速地处理和传输数据。在云中,系统需要处理直播数据流(包括视频,传感器或搜索查询)并快速将数据传送回用户,因此提供实时人工智能变得越来越重要。
Stratix 10 FPGA 和 SoC FPGA 使用了英特尔 14nm 制程工艺

  微软的 Project Brainwave 平台利用英特尔 Stratix 10 技术,在单个请求上展示了超过每秒 39 万亿次浮点运算的性能,在云中确立了实时人工智能计算的新标准。Stratix 10 FPGA 为实时人工智能计算确立了新的云性能标准,具有创纪录性的低延迟、高性能以及无需批量处理人工智能请求的多种特点。

  此外,英特尔与京东也有非常深入的合作。来自京东AI与大数据部的研发团队,通过英特尔®Arria®10 FPGA实现了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆神经网络(LSTM),帮助分析京东云服务上的海量图像信息。其中,在低延迟和高吞吐需求下,依然可以精准理解和分析图像内容。这一技术不仅适合京东私有云上的图像处理,还可帮助接入京东云服务的用户使用深度学习线上服务,享受到FPGA技术所带来的人工智能应用能力提升。

  英特尔 FPGA灵活、低迟延、高吞吐量、高能效,是理想的人工智能应用加速解决方案。”英特尔公司可编程解决方案部门软件营销及规划总监Bernhard Friebe介绍说。那么,在云端要如何利用FPGA这些优势呢?

  Bernhard Friebe表示,英特尔能够帮助第三方开发人员或者是内部的开发人员,包括企业的服务供应商更好的使用FPGA的加速功能。不管是公有云还是私有云, FPGA都能为其带来的很大的性能提升。如果是在混合云的情况下,英特尔也可以帮助用户从私有云到公有云进行无缝迁移,反向也可以实现。

  此外,英特尔一直致力打造于开源社区和开源标准,从我国的开放数据中心(ODCC)成立之初,英特尔就担任技术顾问,如今在最新的Scorpio3.0版本里面,FPGA已经被纳入进来。

  未来几年,大量数据的融入将使数据中心和云面临巨大的挑战和变化,异构加速和不同环境中出现的动态需求都将通过FPGA来得到满足,英特尔在FPGA方面的努力也将为我们的生活解决很多实际问题。52RD.com  微博关注:http://weibo.com/52rd  微信关注:admin_52RD
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